import pandas as pd
import numpy as np
path='../../exercise_data/drinks.csv'
pd1=pd.read_csv(path)
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列
pd.set_option('display.max_colwidth', None)  # 显示每列的完整内容
pd.set_option('display.width', 1000)  # 增加显示的总宽度
print(pd1.head(4))
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#哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？
pd2=pd1[['beer_servings','continent']].groupby('continent',as_index=False).agg({'beer_servings':'mean'})
print(pd2.sort_values('beer_servings',ascending=False))
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#打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值
print(pd1.groupby('continent',as_index=False)['wine_servings'].describe())
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#打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值
pd2=pd1.drop(columns='country')
print(pd2.groupby('continent').mean())
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#打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数
print(pd2.groupby('continent').median())
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#打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值
print(pd1.groupby('continent',as_index=False)['spirit_servings'].agg(['mean','max','min']))



